Düşük Mertebeli Modelleme (Reduced Order Modeling)
Fiziksel bileşenler (örneğin fırçasız motorlar ve motor yükleri) veya fiziksel sistemler için yapay zeka ve veri odaklı yöntemleri kullanarak düşük mertebeli modeller oluşturabilir ve bu modelleri tasarımlarınızda kullanabilirsiniz. Bu yöntemler, sisteminizin temel davranışlarını koruyarak simülasyonları önemli ölçüde hızlandırmanıza yardımcı olur.
MATLAB, Simulink ve Simscape ile şunları yapabilirsiniz:
- Sistemlerin fiziksel tabanlı simülasyon modellerini oluşturabilir, simülasyonlar çalıştırabilir ve yapay zeka modellerini eğitmek için sentetik veri oluşturabilirsiniz.
- Önceden hazırlanmış yapay zeka modellerinden oluşan bir kütüphaneden seçim yapabilir ve birçok deneme çalıştırarak model performansını değerlendirebilirsiniz.
- Yapay zeka modellerini doğrudan Simulink’e entegre ederek simülasyonlar aracılığıyla model doğrulaması ve testleri gerçekleştirebilirsiniz.
MATLAB, Simulink ve Simscape ile, varlıkların durumunu izleyebilir ve kalan kullanım ömürlerini tahmin ederek plansız duruş sürelerini en aza indirebilir, işletme maliyetlerini azaltabilir ve güç sistemlerinin güvenilirliğini ve emniyetini sağlayabilirsiniz.
- Simscape Electrical kullanarak elektrik sistemlerinin fizik tabanlı modellerini oluşturun, arızaları simüle edin ve tahmine dayalı bakım modellerini eğitmek için sentetik veriler üretin
- Diagnostic Feature Designer uygulamasıyla güç sisteminin sağlığını izlemek için durum göstergeleri tasarlayarak özellikleri çıkarın, görselleştirin ve önceliklendirin
- Sınıflandırma, regresyon ve zaman serisi gibi hazır yapay zeka modelleriyle arıza nedenlerini belirleyin ve arızaya kalan süreyi tahmin edin
1- Visit matlab.mathworks.com. (new tab)
Don’t have access to MATLAB? You will be able to get a free trial.
2- Copy the command below into the MATLAB command window to run the example.
openExample('deeplearning_shared/DCARCFaultAnalysisUsingWaveletTransformAndDeepLearningExample')
1- Visit matlab.mathworks.com. (new tab)
Don’t have access to MATLAB? You will be able to get a free trial.
2- Copy the command below into the MATLAB command window to run the example.
openExample('predmaint/PowerConverterAgingSeverityDetectionExample')
1- Visit matlab.mathworks.com. (new tab)
Don’t have access to MATLAB? You will be able to get a free trial.
2- Copy the command below into the MATLAB command window to run the example.
openExample('predmaint/PredictingRemainingBatteryCycleLifeMLExample')
Güç elektroniği kontrolü uygularken, kritik sinyalleri sağlamak için yapay zekâ kullanarak sanal sensör modelleri geliştirebilirsiniz. Sanal sensörlerin sürekli bir malzeme maliyeti yoktur, invazif değildirler ve bakım gerektirmezler.
MATLAB, Simulink ve Simscape ile şunları yapabilirsiniz:
- Sistemlerin fiziksel temelli modellerini oluşturabilir, simülasyonlar çalıştırabilir ve yapay zekâ tabanlı sanal sensörleri eğitmek için sentetik veri üretebilirsiniz.
- Önceden hazırlanmış yapay zekâ modellerinden oluşan bir kütüphaneden seçim yapabilir ve çoklu deneyler yürüterek model performansını değerlendirebilirsiniz.
- Fiziksel sistem modelleri içinde Simulink’e sanal sensör modellerini doğrudan entegre ederek doğrulama yapabilirsiniz.
- Gömülü cihazlara dağıtım için okunabilir ve verimli C/C++ kodu oluşturabilirsiniz.
1- Visit matlab.mathworks.com. (new tab)
Don’t have access to MATLAB? You will be able to get a free trial.
2- Copy the command below into the MATLAB command window to run the example.
openExample('nnet/PredictBatterySOCUsingDeepLearningExample')
1- Copy the command below into the MATLAB command window to run the example.
openExample('simscapefluids/PEMFuelCellSystemWithACustomLibraryExample')
2- Visit matlab.mathworks.com.
Don’t have access to Simulink? You will be able to get a free trial.
Elektrik arzı, talebi ve fiyatlandırmasını tahmin ederek enerji sistemi operasyonlarındaki belirsizlikleri ve riskleri azaltmak için yapay zeka tabanlı bir enerji tahmin sistemi uygularken gerekli çabayı MATLAB ve Simulink ile azaltabilirsiniz. Şunları yapabilirsiniz:
- Veri ön işleme işlemlerini, Data Cleaner uygulaması ve Live Editor Görevleri ile otomatikleştirin
- Az ya da hiç manuel kod yazmadan, yerleşik makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinden birini seçin
- Derin sinir ağlarını Deep Network Designer uygulamasıyla etkileşimli olarak tasarlayın ve derin öğrenme deneyimlerini Experiment Manager uygulamasıyla yönetin
- Paralel hesaplama ile AI eğitim sürecini hızlandırın
- Modeli üretim bulut ortamına taşıyın ve operasyonelleştirin; MATLAB ve Simulink in the Cloud ile dağıtım gerçekleştirin
MATLAB ve Simulink, karmaşık, doğrusal olmayan, çok girişli çok çıkışlı (MIMO) sistemler için, sistemin fiziksel yapısına dair çok az ön bilgi gerektiren, yapay zeka tabanlı yüksek performanslı kontrol stratejileri geliştirmenizi sağlar. Şunları yapabilirsiniz:
- Yapay zeka tabanlı kontrol algoritmalarını Simulink’teki simülasyon ortamlarında eğitmek
- Paralel simülasyon çalıştırarak eğitim sürecini hızlandırmak
- Tasarım parametrelerinin yinelemeli şekilde ayarlanması için Toolbox örneklerinden yararlanmak
- Eğitilen modelleri doğrudan Simulink’e entegre ederek simülasyon tabanlı doğrulama gerçekleştirmek
1- Copy the command below into the MATLAB command window to run the example.
openExample('mcb/FieldOrientedControlOfPMSMUsingReinforcementLearningExample')
2- Visit matlab.mathworks.com.
Don’t have access to Simulink? You will be able to get a free trial.
1- Copy the command below into the MATLAB command window to run the example.
openExample('rl/TrainTD3AgentForPMSMControlExample')
2- Visit matlab.mathworks.com.
Don’t have access to Simulink? You will be able to get a free trial.
